Паттерны приватного ИИ: локально, VPC, self-hosted и гибрид

"Приватный ИИ" используют для всего: от "мы отключили обучение на SaaS-аккаунте" до "мы запускаем открытые модели на своих GPU в закрытой сети." Это не одно и то же.

Для SME правильная архитектура приватного ИИ зависит от данных, задачи, требования к качеству и способности команды обслуживать инфраструктуру. Самый приватный вариант не всегда лучший. Самый мощный вариант не всегда приемлем для данных. Самый дешёвый вариант может стать дорогим, если требует постоянного внимания инженеров.

Эта статья даёт практическую карту.

Начинайте с классификации данных, а не с любимой модели. Слабая модель в правильной границе приватности лучше, чем frontier-модель, которой отдали данные, которые она не должна получать.

Пять паттернов развёртывания

| Паттерн | Что это | Лучше всего для | Главное ограничение | | --- | --- | --- | --- | | Consumer SaaS | Личные аккаунты ChatGPT/Claude/Gemini | Публичные или личные низкорисковые задачи | Слабые enterprise-контроли | | Enterprise SaaS | Бизнес-тариф с админкой, SSO, retention и opt-out от обучения | Большинство обычной работы компании | Данные всё равно выходят из вашей среды | | VPC или private cloud | Managed endpoint модели внутри контролируемой cloud-границы | Конфиденциальные нагрузки с нужной изоляцией | Более высокая цена и настройка | | Self-hosted inference | Вы запускаете открытые модели на своей инфраструктуре | Restricted-данные, кастомные модели, экономика масштаба | Операционная нагрузка | | Локальные модели | Модель работает на laptop, workstation или edge device | Offline, чувствительные, узкие low-latency задачи | Меньшие модели и ограничения устройства |

Большинству компаний нужен не один паттерн. Цель не в том, чтобы выбрать один навсегда. Цель — направлять каждый сценарий в правильную границу.

Сначала классифицируйте данные

Используйте четыре категории:

| Данные | Примеры | Базовая ИИ-граница | | --- | --- | --- | | Public | Тексты сайта, опубликованные документы, публичные исследования | Любой утверждённый инструмент | | Internal | Процессные заметки, анонимизированные примеры, нечувствительные черновики | Enterprise SaaS | | Confidential | Клиентские данные, договоры, исходный код, финансы, стратегия | Enterprise SaaS с контролями, VPC или self-hosted | | Restricted | Медицинские данные, legal privilege, HR-расследования, regulated records, credentials | Legal/security review; часто local, VPC или без ИИ |

Классификация предотвращает частую ошибку: один и тот же ассистент используется для публичных черновиков блога и конфиденциальных клиентских записей просто потому, что так удобно.

Паттерн 1: Enterprise SaaS по умолчанию

Для многих SME enterprise SaaS — правильный вариант по умолчанию. ChatGPT Enterprise/Business, Claude for Work, Microsoft Copilot, Gemini for Workspace и похожие инструменты обычно дают:

• Договорной opt-out от обучения.
• Админ-контроли.
• SSO и управление доступом.
• Retention-контроли.
• Audit logs.
• Security documentation.
• Поддержку вендора.

Этого хватает для большой доли работы: письмо, summary, research, meeting notes, internal analysis и утверждённое использование клиентского контекста.

Ключ — конфигурация. Купить team plan недостаточно. Настройте retention, sharing, connector access, approved workspaces и правила данных.

Паттерн 2: VPC или private cloud

VPC/private cloud полезны, когда данные могут покидать приложение, но должны оставаться внутри контролируемой cloud-границы. Примеры:

• Ассистент поддержки по конфиденциальным тикетам.
• Внутренний knowledge assistant по чувствительным документам.
• Document extraction для договоров или счетов.
• Domain-specific assistant, где нужна более сильная изоляция, чем SaaS.

Плюсы:

• Лучшая изоляция.
• Больше контроля над сетью и логами.
• Проще procurement story для чувствительных клиентов.
• Меньше операционной нагрузки, чем полный self-hosting.

Ограничения:

• Дороже SaaS.
• Больше интеграционной работы.
• Выбор моделей может быть уже.
• Вы всё ещё зависите от инфраструктуры провайдера.

Для многих серьёзных SME-систем это практичная середина.

Паттерн 3: Self-hosted inference

Self-hosting означает, что вы запускаете runtime модели: vLLM, TGI, SGLang, llama.cpp, Ollama или другой serving stack. Это имеет смысл, когда:

• Данные не могут покидать вашу среду.
• Нужна кастомная или fine-tuned open model.
• Объём inference достаточно высок, чтобы оправдать инфраструктуру.
• Latency или availability требуют прямого контроля.
• У вас есть люди, которые могут это обслуживать.

Не self-host'ите только потому, что это кажется "чистым." Операционная цена реальна: GPU capacity, monitoring, upgrades, security patches, оценка моделей, scaling и incident response.

Self-hosting — сильный выбор для правильной организации. Для маленькой команды без опыта ML infrastructure он может стать хрупким side project.

Паттерн 4: Локальные модели на устройстве

Локальные модели недооценены для privacy-sensitive индивидуальной работы:

• Summary локальных заметок.
• Черновики из приватных документов.
• Классификация внутренних фрагментов.
• Offline field work.
• Edge-процессы, где важна latency.

Компромисс — качество. Маленькая локальная модель может быть достаточно хороша для summary, classification, extraction и первых черновиков. Она не сравнится с frontier hosted models на сложном reasoning, сложном письме или широком tool use.

Используйте локальные модели, когда задача узкая, а граница приватности важнее frontier quality.

Паттерн 5: гибридная маршрутизация

Зрелый паттерн — гибрид:

• Public и low-risk задачи идут в enterprise SaaS.
• Confidential retrieval происходит внутри private RAG.
• Restricted extraction работает локально или в VPC.
• Final drafting может использовать frontier model после удаления чувствительных полей.
• Логи и оценки решают, работает ли каждый маршрут.

Гибридная маршрутизация позволяет использовать сильные модели, не обращаясь с каждой записью одинаково. Она требует дисциплины:

• Классификация данных перед маршрутизацией.
• Редакция там, где возможно.
• Чёткий allowlist моделей и инструментов.
• Логи, фиксирующие, какая граница использовалась.
• Fallback, когда private model не справляется.

Оценочный фреймворк

Задайте шесть вопросов:

1. Какие данные входят в модель? Public, internal, confidential, restricted.
2. Какое влияние имеет output? Черновик, рекомендация, решение, customer-facing action.
3. Какое качество требуется? Good enough, expert-level, frontier reasoning.
4. Какая задержка нужна? Interactive, batch, real-time, offline.
5. Какая операционная способность есть? Нет infra team, app team, platform team, ML ops.
6. Какие доказательства нужны клиентам или регуляторам? Vendor docs, logs, data residency, audit trail, isolation.

Затем выбирайте самый простой паттерн, который удовлетворяет требованиям к данным и качеству.

Не делайте это пока

Не self-host'ите до измерения workload и требований к качеству.

Не отправляйте restricted data в consumer tools.

Не считайте, что "open source" означает приватность. Это приватно только если deployment, logs, access и data flow приватны.

Не стройте один огромный ИИ-gateway без классификации данных. Он будет неверно маршрутизировать sensitive data.

Не игнорируйте оценки. Приватно, но неправильно — всё ещё неправильно.

Практичный старт для SME

Для большинства SME:

1. Утвердите одного enterprise SaaS assistant для общей работы.
2. Напишите правило классификации данных.
3. Блокируйте restricted data без review.
4. Постройте один private RAG или VPC workflow для самого ценного confidential use case.
5. Используйте локальные модели для узких чувствительных задач, где качество приемлемо.
6. Возвращайтесь к self-hosting только когда privacy, customization или cost явно это оправдывают.

Так организация получает private-by-design путь без притворства, что каждому AI use case нужен GPU cluster.

Главное

Приватный ИИ — это архитектура, сопоставленная с данными. Правильный ответ редко "всё SaaS" или "всё self-hosted." Обычно это портфель: enterprise SaaS для обычной работы, private/VPC systems для confidential workflows, local models для узких sensitive tasks и self-hosting, когда scale или control действительно этого требуют.

Выбирайте по данным, impact, quality, latency, operations и proof. Это скучная версия. Она же выживает в production.